一种道路智能划线方法及划线机技术

本发明专利技术涉及一种道路智能划线方法及划线机，其划线方法包括：根据图形的像素确定点阵数据，以像素的唯一地址获得关联点阵数据的点阵地址，以此建立图形库，获取划线图形信息并以此读取图形库中的点阵地址

【技术实现步骤摘要】
一种道路智能划线方法及划线机


[0001]本专利技术属于道路划线
，具体涉及一种道路智能划线方法及划线机
。

技术介绍

[0002]传统手推式划线机目前仍被广泛应用于道路
、
停车场
、
广场和跑道等作业场所，但由于大面积道路地面空旷
、
工作量大
、
劳动力消耗大等特性，人工作业方式不但效率低下还会对作业人员的身体造成沉重压力，路面施工的工期较长，经济投入较大，且划线设备所完成任务的效果好坏很大程度上取决于工人的操作经验和技术水平，主观因素影响较大，会造成划线质量参差不齐的情况，故与机械化道路作业的发展趋势相违背，已经无法适合当下大面积道路作业的需求
。
为此，现有技术中提出了自动划线车或机器人来改善人工划线缺陷，其结构一般包括：搭载在自行走车架上的划线机构和控制系统，划线机构包括涂料罐
、
执行机构和喷涂管路，控制系统包括定位装置和处理系统，其划线方法为：设定划线轨迹，处理系统结合定位装置的反馈，控制自行走车架沿划线轨迹行走，配合执行机构将涂料罐内的涂料通过喷涂管路喷涂在指定路面上
。
[0003]其主要缺陷在于：对于规整道路，定位装置采用
GPS
等反馈后获得位置信息，确定划线边界或起始坐标，进而与既定的划线轨迹对应，可以移动并根据既定图形的喷涂参数进行喷涂自动化划线作业，但对于例如码头
、
广场
、
机场
、
森林茂盛的公园
、
甚至是没有边缘的盘山公路等非结构化
、
不规整道路划线时，精准定位难度较大，无法实时调整喷涂数据，道路环境使依靠既定划线轨迹获得的划线图形产生偏差，导致现有自动划线机和方法的局限性较大，无法满足各类道路
、
不规整道路的自动作业需求
。
[0004]其次，对于所需划线的数字
、
汉字
、
字符
、
标线
、
图案等一种或多种组合图形，现有自动划线机和方法主要利用行走轨迹上，单一喷涂管路的启闭或执行机构对喷涂管路位置的调整，来实现多种划线，导致划线效率较差或结构复杂，操作不便，不利于推广
。
[0005]此外，由于路面尤其是破旧道路具有坡度或障碍物，自行走车架采用传统的万向轮，行驶动力不足就无法适应爬坡
、
越障等户外不平坦的环境而无法运行，涂料温度
、
杂质等影响塑化效果，整机布置不合理，进一步影响作业灵活性
、
精准度和工作效率
。

技术实现思路

[0006]本专利技术旨在至少在一定程度上解决上述技术问题之一，本专利技术提供一种道路智能划线方法及划线机，能够根据各种非结构化道路自动处理喷涂数据，结构简单，操作便利，提高道路自动划线作业的精准度
、
灵活性和工作效率，适用于各类道路
、
不规整道路
。
[0007]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：
[0008]一种道路智能划线方法，其划线方法包括：
[0009]根据图形的像素确定点阵数据，以像素的唯一地址获得关联点阵数据的点阵地址，以此建立图形库；
[0010]获取划线图形信息并以此读取图形库中的点阵地址
、
确定关联点阵数据；
[0011]获取实时道路图像并以此提取道路特征
、
计算划线位置，根据划线图形信息所得点阵数据的特征与道路特征匹配，将点阵数据渲染为点阵数据图形；
[0012]获取喷涂参数，用喷涂参数处理所述点阵数据图形，供喷涂系统调用并沿划线位置自行走自动划线
。
[0013]进一步的，所述建立图形库的方法包括：根据图形的
M*N
个像素建立
M
×
N
的点阵矩阵；
[0014]初始时，将所述点阵矩阵中的所有点阵点设为空白赋值；
[0015]遍历图形的像素，对点阵矩阵中有像素对应的点阵点赋值，其余点阵点保持空白赋值，获得点阵数据；
[0016]以像素的唯一地址获得关联点阵数据的点阵地址，存储点阵地址
。
[0017]进一步的，根据所述划线图形信息确定关联点阵数据的方法包括：
[0018]基于人机交互输入获取划线图形信息；
[0019]将所述划线图形信息转化为可供处理和识别的
ASCII
码或汉字内码；
[0020]读取
ASCII
码或汉字内码的二进制数值并编码转换为回字符；
[0021]识别回字符并从图形库中读取对应点阵地址，进而确定关联点阵地址的点阵数据
。
[0022]进一步的，计算划线位置和渲染点阵数据的方法包括：
[0023]勘测并跟踪检测获取实时道路图像；
[0024]将所述道路图像转化为数字化单张或连续视频帧的图像数据并存储；
[0025]基于图像处理和计算机视觉算法提取所述图像数据的道路特征，以此确定划线位置；
[0026]从所述划线图形信息所得点阵数据中提取特征并与所述道路特征匹配关联，将点阵数据渲染为实时道路图像的点阵数据图形
。
[0027]进一步的，基于人机交互输入喷涂参数，用喷涂参数处理所述点阵数据图形外观的方法包括：
[0028]图像缩放：设置喷涂参数指定缩放尺寸，用缩放尺寸放大或缩小所述点阵数据图形；
[0029]图像旋转：设置喷涂参数指定旋转角度，用旋转角度顺时针或逆时针旋转所述点阵数据图形；
[0030]图像翻转：设置喷涂参数来选择水平或垂直方向的翻转操作，以此翻转所述点阵数据图形改变方向和位置
。
[0031]边缘检测：设置喷涂参数来选择边缘检测算法，以此检测所述点阵数据图形的边缘信息；
[0032]位置控制：建立坐标系，用喷涂参数改变所述点阵数据图形在坐标系中的位置；
[0033]大小控制：设置喷涂参数来指定尺寸参数，以此调整所述点阵数据图形的大小；
[0034]形状控制：设置喷涂参数来指定形状参数，以此调整所述点阵数据图形的形状；
[0035]喷涂系统的划线方法包括：
[0036]将所述点阵数据图形存储于喷涂系统的喷涂序列缓存队列；
[0037]将喷涂序列缓存队列中当前点阵数据图形转化为喷涂系统的控制指令；
[0038]喷涂系统根据控制指令控制其多个喷涂出口的分别启闭，执行喷涂操作
。
[0039]一种道路智能划线机，基于上述任意一项所述的道路智能划线方法，包括动力系统和喷涂系统；
[0040]所述动力系统用于驱动喷涂系统自行走和供电；
[0041]所述喷涂系统包括人机交互模块
、
勘测装置
、
处理系统
、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种道路智能划线方法，其特征在于，其划线方法包括：根据图形的像素确定点阵数据，以像素的唯一地址获得关联点阵数据的点阵地址，以此建立图形库；获取划线图形信息并以此读取图形库中的点阵地址
、
确定关联点阵数据；获取实时道路图像并以此提取道路特征
、
计算划线位置，根据划线图形信息所得点阵数据的特征与道路特征匹配，将点阵数据渲染为点阵数据图形；获取喷涂参数，用喷涂参数处理所述点阵数据图形，供喷涂系统
(3)
调用并沿划线位置自行走自动划线
。2.
根据权利要求1所述的一种道路智能划线方法，其特征在于，所述建立图形库的方法包括：根据图形的
M*N
个像素建立
M
×
N
的点阵矩阵；初始时，将所述点阵矩阵中的所有点阵点设为空白赋值；遍历图形的像素，对点阵矩阵中有像素对应的点阵点赋值，其余点阵点保持空白赋值，获得点阵数据；以像素的唯一地址获得关联点阵数据的点阵地址，存储点阵地址
。3.
根据权利要求1所述的一种道路智能划线方法，其特征在于，根据所述划线图形信息确定关联点阵数据的方法包括：基于人机交互输入获取划线图形信息；将所述划线图形信息转化为可供处理和识别的
ASCII
码或汉字内码；读取
ASCII
码或汉字内码的二进制数值并编码转换为回字符；识别回字符并从图形库中读取对应点阵地址，进而确定关联点阵地址的点阵数据
。4.
根据权利要求1所述的一种道路智能划线方法，其特征在于，计算划线位置和渲染点阵数据的方法包括：勘测并跟踪检测获取实时道路图像；将所述道路图像转化为数字化单张或连续视频帧的图像数据并存储；基于图像处理和计算机视觉算法提取所述图像数据的道路特征，以此确定划线位置；从所述划线图形信息所得点阵数据中提取特征并与所述道路特征匹配关联，将点阵数据渲染为实时道路图像的点阵数据图形
。5.
根据权利要求1所述的一种道路智能划线方法，其特征在于，基于人机交互输入喷涂参数，用喷涂参数处理所述点阵数据图形外观的方法包括：图像缩放：设置喷涂参数指定缩放尺寸，用缩放尺寸放大或缩小所述点阵数据图形；图像旋转：设置喷涂参数指定旋转角度，用旋转角度顺时针或逆时针旋转所述点阵数据图形；图像翻转：设置喷涂参数来选择水平或垂直方向的翻转操作，以此翻转所述点阵数据图形改变方向和位置
。
边缘检测：设置喷涂参数来选择边缘检测算法，以此检测所述点阵数据图形的边缘信息；位置控制：建立坐标系，用喷涂参数改变所述点阵数据图形在坐标系中的位置；大小控制：设置喷涂参数来指定尺寸参数，以此调整所述点阵数据图形的大小；形状控制：设置喷涂参数来指定形状参数，以此调整所述点阵数据图形的形状；
喷涂系统
(3)
的划线方法包括：将所述点阵数据图形存储于喷涂系统
(3)
的喷涂序列缓存队列；将喷涂序列缓存队列中当前点阵数据图形转化为喷涂系统
(3)
的控制指令；喷涂系统
(3)
根据控制指令控制其多个喷涂出口的分别启闭，执行喷涂操作
。6.
一种道路智能划线机，其特征在于，基于如权利要求1～5任意一项所述的道路智能划线方法，包括动力系统
(1)
和喷涂系统
(3)
；所述动力系统
(1)
...

【专利技术属性】
技术研发人员：封冰，吴怡，陈航，
申请(专利权)人：南京工业职业技术大学，
类型：发明
国别省市：